小波变换与图像、图形处理技术

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基于小波变换的图像降噪技术

作者：孙东宁,张丽,闫朝文

来源：《电脑知识与技术》2010年第03期

摘要:小波变换在图像处理中有着重要的应用,在基于小波的图像降噪处理算法中,常常存在着对图像信息的过分滤除和对噪声信息的欠滤出,而使得对图像降噪后不仅没有提高信噪比反而使其降低了,这就不利于对图像进行分析观察。究其原因主要是由于阈值选取和处理方法不恰当引起的。在小波空间Donoho阈值算法的基础上,结合Birge-Massart策略得出的多层阈值图像降噪处理算法,从而达到较好的保留图像的细节有用信息、降低噪声的目的,仿真实验表明对一般受低噪声干扰的图像做降噪处理时,效果较好。 关键词:小波变换;图像降噪;阈值

中图分类号:TP18 文献标识码:A文章编号:1009-3044(2010)03-691-02 Research of Image Noise Reduction Based on Wavelet Transform SUN Dong-ning1, ZHANG Li2, YAN Cha

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基于小波变换的图像降噪技术

作者：孙东宁,张丽,闫朝文

来源：《电脑知识与技术》2010年第03期

摘要:小波变换在图像处理中有着重要的应用,在基于小波的图像降噪处理算法中,常常存在着对图像信息的过分滤除和对噪声信息的欠滤出,而使得对图像降噪后不仅没有提高信噪比反而使其降低了,这就不利于对图像进行分析观察。究其原因主要是由于阈值选取和处理方法不恰当引起的。在小波空间Donoho阈值算法的基础上,结合Birge-Massart策略得出的多层阈值图像降噪处理算法,从而达到较好的保留图像的细节有用信息、降低噪声的目的,仿真实验表明对一般受低噪声干扰的图像做降噪处理时,效果较好。 关键词:小波变换;图像降噪;阈值

中图分类号:TP18 文献标识码:A文章编号:1009-3044(2010)03-691-02 Research of Image Noise Reduction Based on Wavelet Transform SUN Dong-ning1, ZHANG Li2, YAN Cha

兰州交通大学毕业设计（论文）

摘要

由于近年来小波变换技术越来越多在用于图像处理技术中，而图像的平滑、模糊等更是其中的重点，Matlab就是其有效的工具。对图像的平滑与模糊来说，其原理基本上都是一样，都是利用小波分析的方法（即小波变换），首先是要对图像进行层分解提取分解的低频和高频系数，然后对其各频率（竖直、水平、斜向）进行重构或弱化细节部分，突出近似部分。由于在编程环境下有许多地方需要值得改进，而利用其工具箱具有独特的优点，能实现许多功能，能够更好的满足用户的需要。近年来，Matlab在各个领域应用中越来越广泛，而小波分析又是基于Matlab的，其强大的工具箱也是实现各种图像变换的基础，由于Matlab本身的优点是效率高、使用方便、扩充的能力强、绘图又很方便。因此，本文利用MATLAB语言给予了仿真实现，给出了具体实验结果，并进行了对比分析，验证了几种算法的有效性。

关键词：小波变换；图像平滑；图像模糊；Matlab仿真

I

兰州交通大学毕业设计（论文）

Abstract

In recent years, wavelet transform technique is more and more used in the image processing t

小波变换在数字图像处理中的应用

引言：小波变换（wavelet transform,WT）是一种新的变换分析方法，是20世纪80年代中期基于Y.Meyer、S.Mallat等人的奠基性工作而迅速发展起来的一门新兴学科。与傅里叶变换相比，其继承和发展了短时傅里叶变换局部化的思想，克服了窗口大小不随频率变化等缺点。与傅里叶变换的频域分析方法不同，小波动变宽变低，具有自动“聚焦”功能。由于离散小波变换可把信号分解为不同尺度下的信号，而且非常灵活，所以把小波称为“数学显微镜”。小波分析的应用领域及其宽广，在数字图像处理方面，因其无约束基性质，对于一大类信号的压缩、去噪和检测，小波是接近最优的。本文将简单介绍小波变换原理，并讨论其在数字图像领域中的应用。

1. 理论基础

1.1 小波导引

对任意f(t)?L2(R)，其小波展开可以构造一个两参数系统，即

f(t)??k?ajj,k?j,k(t)

（1.1）

其中j,k是整数指标，?j,k(t)是小波函数，通常形成一组正交基。展开的系数集aj,k成为f(t)的离散小波变换（DWT）。

aj,k??f(t)?j,k(t)d(t)

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基于小波变换与图像融合算法的红外图像增强技术研究

作者：李世伟等

来源：《电子技术与软件工程》2015年第14期

本文针对红外图像增强问题提出了一种基于小波变换和图像融合相结合的改进型算法，增加了对首次生成的融合系数进行运算得到二次融合规则，然后通过重构公式融合图像。实验证明，该算法能够有效的改善红外图像，对高斯噪声也有一定的消除作用。 【关键词】小波变换 图像融合 红外图像增强 1 引言

红外探测器由于本身成像原理决定了所获取的图像信噪比比较低、目标模糊不清，在对地面目标进行跟踪时容易受到干扰等问题。为了解决这个问题，出现了各种图像增强算法从不同的角度提出了解决办法。传统的图像增强算法主要分成两大部分：空间域算法和变换域算法。其中较常见的有通过改变图像直方图的方法，如：傅里叶变换、直方图均衡化（histogram equali-zation）、直方图规定化（histogram specification）、小波阈值去噪、直接灰度变换等。然而这些算法要么减少部分图像的灰度值，要么偏重增强，在实际应用时存在如下缺点：

科技信息 Ｏ高校讲台。

绷ＣＥ＆ＴＥＣＩ悄０ＬＯＧＹ玳ＦＯ蹦ＡⅡ０Ｎ

２００７年第２４期

小波变换在图像压缩中的应用

李娟

（山东教育学院物理科学与技术系

山东济南２５００１３）

摘要：小渡变换在数字化图象的压缩中起着极其重要的作用。本文在简单阐述小波变换基本理论和Ｍａｌｌａｔ算法基本思想的基础上．着重利用Ｍａｔｌａｂ软件研究了小波变换在图像压缩技术中的具体应用，结合实例给出了具体程序，并对程序进行了详细说明。

关键词：图像压缩；小渡变换；多分辨分析；Ｍａｌｌａｔ算法

１．引言

随着多媒体应用的普及和数字视频技术的发展．以及网络上图像传输的增多，对图像的处理变得越来越重要。图像的数字化是必然的趋势，但是经过数字化的图像所占的数据量相当庞大，而信道带宽和

，

（３）伸自自性：巾（ｔ）ＥＶｆｃ＝｝巾（２ｔ）ＥＶ卜ｌ

（４）平移不变性：牵（ｔ）ＥＶｆ§弗（卜２卜１ｋ）ＥＶｊ，Ｖｋ∈ｚ

（５）斑ｅｓｚ基存在性：存在巾（ｔ）∈Ｖｏ，使得｛巾（２１ｔ—ｋ））ｋ。。构成Ｖｉ的ｍｅｓｚ基。

．

存储空间的限制又给实际应用带来了很大的困难，所以图像压缩已成为现代信息社会急待解决的问题。

小波变换的理论是２０世纪８０年代后期兴起的新的数学分支．素有“数学显微镜”的美称。它是继１８２２年

本科生毕业设计（论文）

题 目： 小波变换在图像处理中的应用

姓 名：

学 号：

系 别：

专 业：

年 级：

指导教师：

年 月 日

小波变换在图像处理中的应用

独创性声明

本毕业设计（论文）是我个人在导师指导下完成的。文中引用他人研究成果的部分已在标注中说明；其他同志对本设计（论文）的启发和贡献均已在谢辞中体现；其它内容及成果为本人独立完成。特此声明。

论文作者签名： 日期：

关于论文使用授权的说明

本人完全了解华侨大学厦门工学院有关保留、使用学位论文的规定，即：学院有权保留送交论文的印刷本、复印件和电子版本，允许论文被查阅和借阅；学院可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印、数字化或其他复制手段保存论文。保密的论文在解密后应遵守此规定。

本科生毕业设计（论文）

题 目： 小波变换在图像处理中的应用

姓 名：

学 号：

系 别：

专 业：

年 级：

指导教师：

年 月 日

小波变换在图像处理中的应用

独创性声明

本毕业设计（论文）是我个人在导师指导下完成的。文中引用他人研究成果的部分已在标注中说明；其他同志对本设计（论文）的启发和贡献均已在谢辞中体现；其它内容及成果为本人独立完成。特此声明。

论文作者签名： 日期：

关于论文使用授权的说明

本人完全了解华侨大学厦门工学院有关保留、使用学位论文的规定，即：学院有权保留送交论文的印刷本、复印件和电子版本，允许论文被查阅和借阅；学院可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印、数字化或其他复制手段保存论文。保密的论文在解密后应遵守此规定。

苏州科技学院本科生毕业设计（论文）

基于小波变换的图像处理方法研究

摘 要

图像增强是图像处理的一个重要分支，它对提高图像的质量起着重要的作用。它通过有选择地强调图像中某些信息而抑制另一些信息，以改善图像的视觉效果，将图像转换成一种更适合于人眼观察和计算机进行分析处理的形式。传统的方法在增强图像对比度的同时也会增强图像噪声，而小波变换是多尺度多分辨率的分解方式，可以将噪声和信号在不同尺度上分开，根据噪声分布的规律就可以达到图像增强的目的。

本文首先对传统图像增强理论进行概述，并给出直方图均衡化与灰度变换算法，通过matlab来观察其处理效果的特点，然后提出四种基于小波变换的图像增强方法，并分析它们与传统图像增强方法相比的优缺点，最后基于传统小波变换只能增强图像边缘部分而无法增强细节部分的缺点，引出了基于分数阶微分和小波分解的图像增强方法，并通过matlab观察了这种算法的处理效果。

关键词：图像增强； 直方图均衡化； 小波变换； 分数阶微分

I

苏州科技学院本科生毕业设计（论文）

Image enhancement based on wavelet transformation

Abstract

Image enhancement is a

matlab中图像小波变换的应用实例如下：

1 一维小波变换的 Matlab 实现

(1) dwt 函数

功能：一维离散小波变换

格式：[cA,cD]=dwt(X,'wname')

[cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D)

说明：[cA,cD]=dwt(X,'wname') 使用指定的小波基函数 'wname' 对信号 X 进行分解，cA、cD

分别为近似分量和细节分量；[cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D) 使用指定的滤波器组 Lo_D、Hi_D 对信号进行分解。

(2) idwt 函数

功能：一维离散小波反变换

格式：X=idwt(cA,cD,'wname')

X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R)

X=idwt(cA,cD,'wname',L)

X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L)

说明：X=idwt(cA,cD,'wname') 由近似分量 cA 和细节分量 cD 经小波反变换重构原始信号 X 。 'wname' 为所选的小波函数

X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R) 用指定的重构滤波器 Lo_R 和 Hi_R 经小波反变换重构原始信号 X 。 X=idwt(cA,cD,'wname